{"id":3625,"date":"2017-01-05T19:34:26","date_gmt":"2017-01-05T18:34:26","guid":{"rendered":"http:\/\/tts-freunde.de\/blog\/?p=3625"},"modified":"2017-01-05T19:34:26","modified_gmt":"2017-01-05T18:34:26","slug":"audi-kooperiert-mit-top-unternehmen-der-elektronikindustrie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tts-freunde.de\/blog\/2017\/01\/05\/audi-kooperiert-mit-top-unternehmen-der-elektronikindustrie\/","title":{"rendered":"Audi kooperiert mit Top-Unternehmen der Elektronikindustrie"},"content":{"rendered":"
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K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist eine Schl\u00fcsseltechnologie f\u00fcr das pilotierte Fahren \u2013 Audi baut sich gemeinsam mit starken Partnern aus der Elektronikbranche entscheidendes Knowhow im Bereich Machine Learning auf. Auf der Consumer Electronics Show (CES) in Las Vegas, zeigt die Marke ein pilotiert fahrendes Konzeptauto, das in Zusammenarbeit mit NVIDIA entstanden ist.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Audi demonstriert die Intelligenz des Audi Q7 deep learning concept im Rahmen der CES-Keynote von NVIDIA auf einem speziell angelegten, ver\u00e4nderlichen Freifl\u00e4chenkurs. Zur Orientierung nutzt das Auto eine Frontkamera mit 2 Megapixel Aufl\u00f6sung; sie kommuniziert mit einer Recheneinheit vom Typ NVIDIA Drive PX 2, die ihrerseits hochpr\u00e4zise die Lenkung steuert. Das Steuerger\u00e4t ist mit seiner Leistungsf\u00e4higkeit speziell auf Anwendungen des pilotierten Fahrens zugeschnitten.<\/p>\n

Als Kern der Software dienen tiefe neuronale Netze, die Experten von Audi und NVIDIA gezielt auf das selbstst\u00e4ndige Fahren und die Erkennung dynamischer Verkehrsregelungshinweise trainiert haben. Zu Beginn hat der Audi Q7 deep learning concept bei mehreren Fahrten mit einem menschlichen Fahrer am Steuer den Kurs mithilfe zus\u00e4tzlicher Trainingskameras durch Beobachtung kennengelernt. Dadurch wird ein Zusammenhang zwischen Reaktionen des Fahrers und von den Kameras erkannten Ereignissen hergestellt. So versteht das Auto w\u00e4hrend der sp\u00e4teren Demonstrationsfahrten Anweisungen wie ein tempor\u00e4res Verkehrssignal, kann sie direkt interpretieren und situativ handeln. Wenn ein entsprechendes Signal erscheint, \u00e4ndert das Konzeptauto unmittelbar die Fahrstrategie und w\u00e4hlt die kurze oder die lange Route. Das System ist so robust ausgelegt, dass es auch mit St\u00f6rgr\u00f6\u00dfen wie sich \u00e4ndernden Witterungs- und Lichtbedingungen zurechtkommt. Es beherrscht die Aufgaben bei Tag und Nacht sowie bei direkter Sonneneinstrahlung oder starkem Kunstlicht.<\/p>\n

Grunds\u00e4tzlich \u00e4hneln die beim Audi Q7 deep learning concept angewendeten Lernmethoden dem Deep Reinforcement Learning. Diese Methode lag dem Audi-Auftritt auf der KI-Fachkonferenz Neural Information Processing Systems (NIPS) in Barcelona im Dezember zugrunde. Auch hier wurden neuronale Netze, \u00e4hnlich dem menschlichen Gehirn, f\u00fcr einen speziellen Anwendungsfall trainiert. W\u00e4hrend das 1:8-Modellauto auf der NIPS das Einparken mittels Versuch und Irrtum erlernte, erh\u00e4lt das Netzwerk des Audi Q7 deep learning concept konkrete, f\u00fcr ihn relevante Daten w\u00e4hrend der Trainingsl\u00e4ufe \u2013 es lernt also vom Fahrer.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ist eine entscheidende Schl\u00fcsseltechnologie f\u00fcr das pilotierte Fahren \u2013 aus dieser \u00dcberzeugung arbeitet Audi eng mit den Top-Unternehmen der Elektronikbranche zusammen. Audi evaluiert gemeinsam mit seinen Partnern verschiedene Ans\u00e4tze und Methoden des maschinellen Lernens. Ziel ist, die jeweils optimale Methode f\u00fcr die entsprechenden Anwendungsf\u00e4lle zu finden. Auch f\u00fcr die k\u00fcnftige Implementierung in Konzept- und Serienautos sind Kooperationen zwischen IT- und Automobilindustrie enorm wertvoll.<\/p>\n

NVIDIA gilt als weltweit gr\u00f6\u00dfter und st\u00e4rkster Player der Halbleiterbranche mit der entsprechenden Systemkompetenz. Audi arbeitet bereits seit 2005 mit dem Hersteller zusammen. Der Audi A4 nutzte schon im Jahr 2007 einen NVIDIA-Chip; zwei Jahre sp\u00e4ter erreichte der Audi A8 mit NVIDIA-Technologie eine neue Dimension der visuellen Darstellung. Der 2013 eingef\u00fchrte Modulare Infotainmentbaukasten (MIB) integrierte den Tegra 2-Prozessor von NVIDIA. 2015 folgte der MIB2 im Audi Q7. Sein Herzst\u00fcck ist ein NVIDIA T 30-Prozessor.<\/p>\n

Die n\u00e4chste Ausbaustufe des Baukastens wird der MIB2+. Er geht in diesem Jahr im Audi A8 der n\u00e4chsten Generation an den Start. Sein zentraler Baustein ist der Tegra K1-Prozessor, der mit seiner hohen Rechenleistung mehrere hochaufl\u00f6sende Displays \u2013 darunter das Audi virtual cockpit der zweiten Generation \u2013 unterst\u00fctzt und neue Infotainment-Funktionen erm\u00f6glicht. Onboard- und Online-Informationen verschmelzen miteinander, das Auto wird noch unmittelbarer Teil der Cloud. Zusammen mit dem MIB2+ geht im neuen Audi A8 das zentrale Fahrerassistenzsteuerger\u00e4t zFAS erstmalig in Serie. Auch hier ist der K1 und k\u00fcnftig der X1-Prozessor von NVIDIA an Bord. K\u00fcnftig st\u00e4rken Audi und NVIDIA ihre langj\u00e4hrige Partnerschaft. Sie f\u00fchren das Knowhow von NVIDIA in Sachen Entwicklungsumgebung f\u00fcr KI-Anwendungen mit dem Erfahrungsschatz der Fahrzeugautomatisierung von Audi zusammen.<\/p>\n

Ein weiterer Schl\u00fcsselpartner von Audi ist Mobileye, dessen Bildverarbeitungs-Chip ebenfalls im zFAS integriert ist. Das Hightech-Unternehmen aus Israel hat sich bei der Bilderkennung im Automotive-Bereich die weltweite F\u00fchrungsrolle erarbeitet. Schon heute liefert Mobileye f\u00fcr Audi-Modelle wie den Audi Q7, die A4-\/A5-Reihe und den neuen Q5 eine Kamera, deren Bildverarbeitungssoftware zahlreiche Objekte erkennt. Dies sind unter anderem Spurmarkierungen, Fahrzeuge, Verkehrszeichen und Fu\u00dfg\u00e4nger. Die Merkmale, die alle zu erkennenden Objekte eindeutig klassifizieren, werden heute noch weitestgehend manuell definiert.<\/p>\n

Im neuen Audi A8 zeigt Audi mit Mobileye die n\u00e4chste Ausbaustufe \u2013 hier nutzt die Bildverarbeitung erstmals Methoden des Deep Learning. Der manuelle Anlernaufwand w\u00e4hrend der Entwicklungsphase ist hierbei wesentlich geringer. Durch tiefe neuronale Netze lernt das System selbstst\u00e4ndig, welche Merkmale geeignet und relevant sind, um die jeweiligen Objekte zu identifizieren. Mit dieser Methodik kann das Auto auch Freifl\u00e4chen, also freie befahrbare Bereiche, erkennen. Das ist eine wichtige Voraussetzung f\u00fcr sicheres, pilotiertes Fahren.<\/p>\n

Den Staupiloten bietet Audi erstmals im neuen A8 in Serie an. Dies ist die erste pilotierte Fahrfunktion, bei der der Fahrer zeitweise die Verantwortung f\u00fcr die Fahraufgabe vollst\u00e4ndig an das Auto \u00fcbergeben kann. Das ist die Grundlage, um Anfang des n\u00e4chsten Jahrzehnts in zunehmend mehr Fahrsituationen h\u00f6here Automatisierungslevel zu schaffen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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